În ultimii câțiva ani, am urmărit că instrumentele de creare de conținut AI câștigă rapid adoptarea în industria SEO/GEO. Aceste instrumente oferă promisiunea de a folosi AI pentru a automatiza crearea de conținut, a reduce numărul de angajați, a reduce costurile și a crește producția.
Fiind cineva care a petrecut ultimul deceniu ajutând companiile să-și revină după actualizările algoritmului Google, simțurile mele au început să furnice în momentul în care am auzit argumentele pentru multe dintre aceste instrumente. Chiar înainte ca AI să facă parte din conversație, Google avea deja o lungă istorie de reducere a vizibilității conținutului automatizat în rezultatele căutării sale.
În ciuda progreselor recente în ceea ce privește calitatea rezultatelor AI, am rămas sceptic că publicarea conținutului generat de AI sau asistat de AI la scară poate genera performanță susținută în rezultatele căutării Google. Acest lucru este valabil mai ales acum, având în vedere modul în care Google și-a actualizat sistemele de clasare în ultimii ani, special pentru a retrograda conținutul prea optimizat, bazat pe SEO.
În ultimele câteva luni, am monitorizat
peste 220 de site-uri web
care au fost identificați public, fie de către ei înșiși, fie de furnizorii lor de conținut AI, ca clienți ai diferitelor platforme de creare, automatizare și scalare a conținutului AI. Aceste instrumente scriu complet articole, ajută la scrierea lor sau folosesc automatizări și fluxuri de lucru AI pentru a sprijini crearea de conținut. Multe dintre aceste instrumente se concentrează acum pe creșterea vizibilității, mențiunilor și citărilor în răspunsurile de căutare AI (AEO/GEO).
Am vrut să analizez ce se întâmplă după pretențiile de câștiguri mari.
Un model consistent a apărut pe cele peste 220 de site-uri pe care le-am monitorizat și cred că este suficient de îngrijorător pentru a merita să scriu despre:
funcționează, până nu funcționează.
Mai jos, voi împărtăși câteva dintre tendințele pe care le observ, plus o varietate de abordări SEO/GEO comune despre care cred că ar putea cauza scăderi ale vizibilității căutării organice (și, în consecință, a căutării AI). Ca să vă reamintim, ceea ce este periculos pentru SEO poate fi și pentru căutarea AI, în mare parte din cauza RAG .
Metodologie și declinări de răspundere
Înainte de a ne aprofunda, este important să pregătesc scena cu abordarea mea și să ofer câteva declinări importante.
Această analiză se bazează pe
date de măsurare SEO de la terți
: estimări organice ale traficului și date privind seria temporală a numărului de pagini organice de la Ahrefs , coroborate cu datele Indexului de vizibilitate Sistrix pentru a confirma modele mai ample de vizibilitate. Adresele URL cu cel mai mare trafic au fost identificate utilizând exportul în paginile de top al Ahrefs. Acolo unde descriu modele de adrese URL sau modificări procentuale, citez direct din aceste instrumente terță parte din mai 2026.
Setul de date acoperă peste 220 de domenii de clienți urmărite în paginile publicate public de povești ale clienților a peste o duzină de platforme de conținut AI. Pentru multe dintre aceste site-uri, am restrâns analiza la a
subdosar specific
unde conținutul asistat de inteligență artificială a fost publicat, fie identificat direct în studiul de caz în sine, fie dedus dintr-o creștere bruscă a paginilor noi în perioada publicării studiului de caz.
Analiza, concluziile și recomandările din această piesă reflectă propriile mele opinii profesionale bazate pe mai mult de un deceniu de a ajuta companiile să se recupereze după actualizările algoritmului Google. Alți practicieni SEO/GEO ar putea să nu fie de acord cu constatările și abordările mele, iar site-urile și strategiile individuale vor avea întotdeauna propriul context.
3 declinări importante despre aceste date:
În primul rând, acestea sunt estimări de la terți, nu analize primare. Sunt instrumente bine validate în industria SEO, dar nu sunt măsurători perfecte ale performanței căutării organice.
În al doilea rând, scăderile de trafic descrise aici ar putea reflecta mulți factori, inclusiv, dar fără a se limita la, ajustări algoritmice de către Google, modificări la fața locului de către operatorii site-ului înșiși, dinamica competitivă în afara site-ului, modificări ale mărcii, achiziții, sezonalitate și modificări ale arhitecturii interne a site-ului. Nu afirm că vreun instrument de conținut AI a cauzat în mod direct vreun rezultat de trafic descris în acest articol. Descriu o corelație observată pe multe site-uri listate care au în comun modele de conținut similare și traiectorii organice de trafic.
În al treilea rând, furnizorii și domeniile specifice nu sunt în mod deliberat numiți aici. Modelul este povestea, nu actorii specifici. Orice asemănare cu o anumită companie, furnizor sau studiu de caz este incidentală modelului mai larg descris.
Ce arată datele: creștere rapidă înainte de un declin abrupt
Dacă există un lucru clar pe care datele îl fac, acesta este:
scalarea producției de conținut cu AI nu este o strategie cu risc scăzut pentru căutarea organică
. Poate produce câștiguri reale pe termen scurt atât în căutarea SEO, cât și în AI (LLM-urile folosesc motoare de căutare), dar în acest set de date, aceste câștiguri s-au menținut rareori. În multe cazuri, eventuala pierdere a depășit vârful inițial.
Pe grupul de peste 220 de site-uri și subfoldere am analizat:
54% au pierdut 30% sau mai mult din traficul organic de vârf.
39% au pierdut 50% sau mai mult.
22% au pierdut 75% sau mai mult.
În cadrul acestor scăderi, apare o traiectorie recurentă: o creștere rapidă a paginilor organice pe o perioadă de șase până la 12 luni; un vârf de trafic organic în aproximativ trei până la șase luni de la vârful de conținut; și apoi o scădere abruptă a traficului care șterge cea mai mare parte a câștigului (și scade frecvent sub valoarea de referință anterioară) în anul următor.
Credit imagine: Lily Ray
Majoritatea acestor scăderi de trafic au avut loc
după ce studiile de caz au fost publicate
ceea ce mă face să mă întreb dacă studiile de caz în sine ar putea contribui la scăderi
). În exemplul de mai jos, studiul de caz a fost publicat în ianuarie 2025, indicat de steaua neagră de mai jos:
Categorie SEO Content Strategy Generative AI
Citește biografia completă CONTRIBUTOR VIP Lily Ray Fondatorul Algorythmic la Algorythmic
#looop_parent
Sursa: Jurnalul motorului de căutare
kiper
This is a short author bio. It can be stored in the 'users' table in the future. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.
